昨天本来想蹭下韩老师的热点，结果英语水平太烂，最后弄了一个尴尬收场。原因我觉得有两个。第一，小编确实不适合蹭热点，蹭新闻，更适合做技术，在此给因昨天工作失误带给大家影响的童鞋，赔礼道歉。第二，技术服务号就应该，踏踏实实的去做技术，不应该如此轻浮的去蹭热点，这个跟生信人的定位又不一样。这里得给所有的粉丝道歉。
接下来，是给大家介绍干货的时间啦。应该是去年Dual RNA-seq 火起来了。今天给大家简单的说下Dual RNA-seq。
一、Dual RNA-seq简介

Dual RNA-seq 是什么东西呢，其实这个就是一种测序和分析技术，主要是针对解决病原体和宿主之间互作的问题。主要特征在于同时对宿主和病原体进行测序和分析，主要区分与之前的单独对宿主测序和分析，和单独对病原体测序和分析。当然两者同时测序和分析，主要是依赖于建库和测序技术的提升。

二、Dual RNA-seq 和常规RNA-seq的实验区别
如下图，是常规的研究的实验方式和dual RNA-seq 的实验方式。当然这项技术也不是最近提出来的，他在5年前就被提出，并被广泛的应用于研究互作模型。

Dual RNA-seq 其实就是实验提取时，直接提取受到感染的细胞，并且不针对宿主和病原体单独提取，是mixed 一起进行深度测序的。

三、通用的流程
它通用的流程以下图（沙门氏菌入侵）为例，提取mixed 的细胞之后，裂解，提取全部的RNA，去除点rRNA,然后重点研究侵染相关的sRNA，线粒体RNA、还有信号通路相关的nocoding RNA。同时对于整个入侵过程中，也可以通过比较基因组学来研究病原体野生型和突变型的差异。所以通过Dual RNA-seq技术不仅仅可以直观看到宿主和病原体基因表达水平上的变化和相关型，对于潜在的因子，ncRNA等变化也可以深入的研究。

四、生物信息分析流程

Dual RNA-seq 生物信息学分析其实跟常规的转录组没有什么区别，后面都是定量，筛选差异，通路注释和构建网络等。但是在前面对于物种数据来源部分需要借助各自的参考基因组。
如果参考基因组不存在，也可以利用近源物种替代。

五、技术难点
1、RNA获取和保存。首先细胞含量要够，尤其是对于要研究表达丰度较低的因子的时候，细胞含量要多多为宜，一般情况下能保证10000多个受侵染的细胞就可以啦。
当然还有一点就是，为了不引进温度等其他因素的影响，尽量保持其相应的环境不变。直到他们被裂解。
RNA保存锦囊

2、比对和标准化。其实这里没有太多注意的事情，这里跟常规转录组不一样的地方在于参考基因组存在两个，另外还存在一个交互比对验证的问题。这里参考上面的流程图就可以啦。
3、差异表达分析。这一部分跟常规转录组一样，一些edgeR、DESeq都可以使用。这里要注意的就是batch effect 如何处理的问题。这一部分生信人之前多次推送过，也不再赘述。

4、功能注释。功能注释部分还是利用GO、KEGG等数据库进行功能常规注释，由于是Dual RNA-seq 项目，这里关注的更多的互作上的意义。还有一些特定的数据库帮助进行注释，比如BoiCyc、InnateDB，当然还可以利用数据进行互作网络的构建等。
最后由于Dual RNA-seq 还是一项新的技术，他的广泛使用更多的还是依赖测序技术和生信技术的进步，Dual RNA-seq 更多有潜力的应用，由你来挖掘。
六、参考文献
Westermann A J, Barquist L, Vogel J. Resolving host-pathogen interactions by dual RNA-seq[J]. Plos Pathogens, 2017, 13(2):e1006033.